在以前几篇对股票数据做分析和预测的文章后，很多读者对如何获取股票数据很有兴趣。下面就介绍下美股的历史数据获取api来回馈读者。

美股的历史数据获取api

众所周知，Yahoo财经废掉了他们的历史数据api，导致许多依赖它的程序也遭遇了危机。但不用怕！新的股票历史数据引擎来了。

yfinance

提供可靠线程和Pythonic方式从Yahoo!下载历史市场数据来提供金融数据。

Yahoo财经废掉了他们的历史数据api

名字由来

最初被命名fix-yahoo-finance，但作者已将其重命名为yfinance。因为不再认为它仅仅是"修复"。由于向后兼容的原因，fix-yahoo-finance现在导入和使用yfinance，但用户现在可以直接安装和使用yfinance。

快速开始

安装

安装yfinance使用pip：

$ pip install yfinance --upgrade --no-cache-dir

Ticker模块

该Ticker模块，允许您以更好的Pythonic方式访问股票代码数据：

如果要使用代理服务器下载数据，请使用：

要初始化多个Ticker对象，请使用

获取多个代码的数据

import yfinance as yf data = yf.download("SPY AAPL", start="2017-01-01", end="2017-04-30")

有趣的调用方法

:

1. data = yf.download( # or pdr.get_data_yahoo(...

2. # tickers list or string as well

3. tickers = "SPY AAPL MSFT",

4.

5. # use "period" instead of start/end

6. # valid periods: 1d,5d,1mo,3mo,6mo,1y,2y,5y,10y,ytd,max

7. # (optional, default is '1mo')

8. period = "ytd",

9.

10. # fetch data by interval (including intraday if period < 60 days)

11. # valid intervals: 1m,2m,5m,15m,30m,60m,90m,1h,1d,5d,1wk,1mo,3mo

12. # (optional, default is '1d')

13. interval = "1m",

14.

15. # group by ticker (to access via data['SPY'])

16. # (optional, default is 'column')

17. group_by = 'ticker',

18.

19. # adjust all OHLC automatically

20. # (optional, default is False)

21. auto_adjust = True,

22.

23. # download pre/post regular market hours data

24. # (optional, default is False)

25. prepost = True,

26.

27. # use threads for mass downloading? (True/False/Integer)

28. # (optional, default is True)

29. treads = True,

30.

31. # proxy URL scheme use use when downloading?

32. # (optional, default is None)

33. proxy = None

34. )

pandas_datareader 兼容调用

如果您的代码使用pandas_datareader并且您希望更快地下载数据，则可以"重载" pandas_datareader.data.get_data_yahoo()方法以使用 yfinance，为

确保返回的数据与pandas_datareader的格式相同,请调用get_data_yahoo()。

1. from pandas_datareader import data as pdr

2.

3. import yfinance as yf

4. yf.pdr_override() # <== that's all it takes :-)

5.

6. # download dataframe

7. data = pdr.get_data_yahoo("SPY", start="2017-01-01", end="2017-04-30")

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